evemcgivern/agent-skills

Überprüft die entdeckten Agenten-Anweisungen (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) und Skill-Definitionen eines Projekts auf statische Verdrahtungsprobleme, ohne Skills zu laden, zu ändern oder zu aktivieren, und meldet, welche installierten Skills in lokalen Sitzungsprotokollen selten oder nie aufgerufen werden. Verwenden Sie dies, wenn Sie gefragt werden: „Warum wird mein Skill nicht geladen?“, „Überprüfe meine Agenten-Einrichtung“, „Diagnostiziere die Skill-Entdeckung“, „Prüfe AGENTS.md und Skills“ oder „Welche Skills nutze ich nie?“.

Was ist agent-skills?

Der Skill „Agent Doctor“ dient der Diagnose von Agenten-Anweisungen und der Skill-Entdeckung in einem Projekt, indem er die tatsächlich vorhandenen Dateien analysiert, ohne sie zu laden, zu ändern oder auszuführen. Er durchsucht definierte Verzeichnisse nach AGENTS.md-, CLAUDE.md- und GEMINI.md-Dateien sowie nach Skill-Ordnern in den üblichen Host-Ordnern wie .claude, .codex, .cursor und vielen anderen. Der Scan ist schreibgeschützt, umgeht Sicherheitslücken wie Symlink-Escapes und meldet die gefundenen Quellen als **entdeckt**, nicht als zur Laufzeit geladen. Zusätzlich kann über das Flag `--usage` überprüft werden, welche Skills in lokalen Sitzungsprotokollen selten oder nie aufgerufen wurden, und das zugehörige Skript `skill_archive.py` hilft bei der Archivierung nicht mehr benötigter Skills. Der Skill unterstützt sowohl menschenlesbare (Markdown) als auch maschinenlesbare (JSON) Ausgabeformate und ist plattformunabhängig, da er nur Python-Skripte und Dateisystemzugriffe nutzt.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓OpenCode✓Windsurf
npx skills add https://github.com/evemcgivern/agent-skills/tree/HEAD/plugins/agent-workflow/skills/agent-doctor

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Dokumentation

Agent Doctor

Verwenden Sie diesen Skill, um die Diagnose von Agenten-Anweisungen und der Skill-Entdeckung auf die tatsächlich vorhandenen Dateien zu stützen. Er meldet Quellen als entdeckt, niemals als zur Laufzeit geladen oder konfiguriert verfügbar.

Führen Sie zuerst den deterministischen Scan durch und argumentieren Sie dann nur auf der Grundlage des Berichts und der darin genannten Dateien. Der Scan ist schreibgeschützt und repariert niemals Dateien, lädt keine Skills, fordert keine Berechtigungen an und liest keine allgemeinen Home-, Umgebungs-, Anmeldeinformations- oder Authentifizierungsdateien.

Führen Sie vom installierten Verzeichnis dieses Skills aus Folgendes aus:

python3 scripts/agent_doctor.py --project <pfad-zum-projekt> --format markdown

Verwenden Sie --home /fixture/home für Fixture- oder alternative globale Entdeckung. Fügen Sie ein explizites --skill-root /pfad/zu/skills nur für zusätzliche erlaubte Skill-Wurzelverzeichnisse hinzu. --model <name> akzeptiert den Namen des von Ihnen verwendeten Modells (einen beliebigen Literalnamen wie Claude, claude-opus-5-5 oder GPT-5), vergleicht ihn mit wörtlichen „Sie sind “-Identitätsansprüchen in normalem Skill-Text unter Ignorierung von Groß-/Kleinschreibung, Bindestrichen versus Leerzeichen oder Punkten sowie einem führenden claude- und meldet Abweichungen nur als Hinweise. Lassen Sie ihn weg, um diese Prüfung zu überspringen. Wählen Sie --format json für maschinenlesbare Ausgabe. Verwenden Sie --max-files und --max-bytes sowie --max-directories, um den begrenzten Scan für eine fokussierte Diagnose zu verschärfen.

Der Scan begrenzt Tiefe, Verzeichnisse, Dateien und Bytes; er überspringt Abhängigkeits-, VCS-, Cache- und Worktree-Verzeichnisse. Er erkennt übergeordnete und verschachtelte AGENTS.md/CLAUDE.md/GEMINI.md, die auf der Whitelist stehenden globalen Anweisungsdateien (~/.codex/AGENTS.md, ~/.claude/CLAUDE.md, ~/.gemini/GEMINI.md) und flache Skill-Ordner in jedem dokumentierten Host-Ordner: Home .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .copilot und .codeium/windsurf Skills sowie Projekt .agents, .codex, .claude, .gemini, .cursor, .github, .opencode, .cline, .clinerules, .devin und .windsurf Skills. Ein Skill, der über mehrere Ordner erreicht wird (z. B. die Symlinks der Skills-CLI), wird nur einmal gemeldet. Er trennt kanonische Pfade und Aliase, lehnt Symlink-Escapes ab und gibt keine rohen Dateiinhalte aus.

Skill-Nutzung und -Archivierung

Führen Sie für selten oder nie aufgerufene Skills python3 scripts/agent_doctor.py --usage aus und folgen Sie references/usage.md. Es liest Sitzungsprotokolle schreibgeschützt und gibt nur Skill-Namen und Zählungen aus. Zeigen Sie dem Besitzer die Tabelle und fragen Sie dann pro Skill: aktualisieren, behalten oder archivieren. Sagen Sie „keine Aufrufe in den Protokollen gefunden“, niemals „ungenutzt“. Archivieren Sie nur mit scripts/skill_archive.py: plan, zeigen Sie es an, holen Sie ein explizites Ja für diesen Skill ein, dann archive --yes; niemals in derselben Runde wie die Frage. Erwähnen Sie restore.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

evemcgivern/agent-skills

Reconsiders a project or shelved idea against current capabilities, proposes three ambitious outcomes, and designs an experiment for the hardest uncertainty. Use when asked "what more is now feasible", "is this worth attempting now", "revisit this shelved idea", or "think bigger about this project".

evemcgivern/agent-skills

Review an external PDF, image, screenshot, article, or URL against a repository's current issues and code to sort its ideas into new, already tracked, shipped, contradicted, or unverifiable, read-only by default. Use when the user asks to '/check-worth' or '$check-worth' a source, or asks whether an external idea is worth pulling into a repository as an issue or code change.

evemcgivern/agent-skills

Routes each task to a suitable model tier in Claude Code, Codex, or another agent that can start subagents on a chosen model (for example Gemini CLI or Antigravity CLI), following the user's routing preferences. Keeps small tasks local, delegates discovery, routine coding, and testing to cheaper subagents, and sends difficult decisions and risky reviews to a stronger one. Use when deciding whether to delegate, writing subagent handoffs, or setting routing preferences, or when asked to "save tokens", "use cheaper models", "fan out subagents", "stay inside my quota", or "efficient-frontier-routing help".

evemcgivern/agent-skills

Makes the most expensive model in a session the senior decision-maker, keeping its reasoning for intent, architecture, decomposition, tradeoffs, final review, and synthesis while cheaper agents handle discovery, implementation, tests, logs, and verification. Use when the active agent is Fable or another top-tier model, or when asked to "act as chief agent", "delegate the grunt work", or "save the expensive model for decisions".

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